การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และบทบาทในกลยุทธ์การตลาดที่ชนะคืออะไร

เผยแพร่แล้ว: 2022-11-08

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มักใช้เพื่อจัดการห่วงโซ่อุปทานและการดำเนินธุรกิจ และเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค ตาม Statista.com การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะยังคงมีมูลค่า 5.29 พันล้านดอลลาร์ในปี 2563 และคาดว่าจะเติบโตเป็น 41.52 พันล้านดอลลาร์ในปี 2571

แต่มันคืออะไร? มันจะส่งผลดีต่อธุรกิจและกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณอย่างไร? ลองหา

การวิเคราะห์เชิงทำนายคืออะไร?

การวิเคราะห์เชิงทำนายเป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ทางธุรกิจที่ใช้สถิติหรือการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายผลลัพธ์ของบางสิ่ง สิ่งนั้นสามารถเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่ความตั้งใจของผู้บริโภคและมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าไปจนถึงแนวโน้มการขาย

เมื่อเทียบกับการวิเคราะห์ธุรกิจประเภทอื่น ในขณะที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มุ่งเน้นไปที่สิ่งที่น่า จะ เกิดขึ้น การวิเคราะห์เชิงพรรณนาจะพิจารณาถึงสิ่งที่มี เกิดขึ้น. การวิเคราะห์เชิงกำหนดจะค้นหาคำตอบโดยอิงจากการวิเคราะห์อีกสองรายการที่เหลือเพื่อกำหนดสิ่งที่ ควร เกิดขึ้น ตามสิ่งที่เกิดขึ้นและสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้น

การวิเคราะห์เชิงทำนายสามารถใช้เพื่อ:

  • คาดการณ์อัตราการปั่นของลูกค้าในอนาคต
  • คาดการณ์ยอดขายในอนาคตได้อย่างแม่นยำ
  • ช่วยให้ธุรกิจสามารถสั่งซื้อจำนวนสินค้าคงคลังที่เหมาะสมที่สุดเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า
  • คำนวณมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (CLV)
  • คาดการณ์ว่าลูกค้าจะซื้อผลิตภัณฑ์ใดในอนาคต
  • ป้องกันไม่ให้อุปกรณ์ลอจิสติกส์หรือคลังสินค้าทำงานผิดปกติ

วิธีการวิเคราะห์เชิงทำนายคืออะไร?

การควบคุมข้อมูลในปัจจุบันและ/หรือในอดีตด้วยเทคนิคทางสถิติ เช่น การสร้างแบบจำลองการทำนาย อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่อง และการทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถคาดการณ์เหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตได้

เทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ประเภทอื่นๆ ได้แก่:

  • คลังข้อมูล (เช่น databricks การวิเคราะห์ SQL) เป็นรากฐานของโครงการขุดข้อมูลขนาดใหญ่
  • การจัดกลุ่มข้อมูล ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อจัดกลุ่มออบเจ็กต์เป็นหมวดหมู่ตามความคล้ายคลึงกัน เช่น การแบ่งกลุ่มผู้ชมตามการมีส่วนร่วมในอดีต
  • การจัดประเภท เป็นเทคนิคการทำนายที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณความน่าจะเป็นที่รายการอยู่ในหมวดหมู่เฉพาะ
  • การถดถอยโลจิสติก พบความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุต
  • แผนผังการ ตัดสินใจ เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลซึ่งใช้เพื่อกำหนดแนวทางปฏิบัติและความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้องกับแต่ละรายการ ขึ้นอยู่กับชุดของตัวแปร
  • เครือข่ายการแปลด้วยเครื่องประสาท มักใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการจัดประเภทข้อมูลผ่านโหนดอินพุตและเอาต์พุต
  • การวิเคราะห์อนุกรมเวลา เป็นเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา เช่น การเปลี่ยนแปลงในช่วงเวลาต่างๆ

ตัวอย่างการวิเคราะห์เชิงทำนายคืออะไร?

กรณีการใช้งานที่ดีสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อยู่ในพื้นที่อีคอมเมิร์ซ – โดยเฉพาะคำแนะนำผลิตภัณฑ์ อัลกอริทึมอัจฉริยะสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำสำหรับผู้บริโภคโดยพิจารณาจากสิ่งที่พวกเขาเคยซื้อและเหตุผลตามบริบทอื่นๆ

ตัวอย่างหนึ่งของอัลกอริธึมเหล่านี้ในทางปฏิบัติเกี่ยวข้องกับการดูการซื้อและทบทวนประวัติของผู้บริโภคและแนะนำผลิตภัณฑ์เกี่ยวกับข้อมูลผู้ใช้ที่คล้ายคลึงกัน ผลิตภัณฑ์ใดๆ ที่ผู้ใช้เคยซื้อมาก่อนจะไม่ถูกนำมาพิจารณา

แบรนด์ที่ต้องการปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้าและอัตราการแปลงมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมจากเครื่องมือแนะนำ ทำถูกต้องแล้ว กลยุทธ์การตลาดเชิงวิเคราะห์เชิงคาดการณ์นี้ส่งเสริมการขายต่อยอดและการขายต่อเนื่อง สร้างความภักดีต่อแบรนด์ และทำให้มั่นใจว่าลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำอีก

บทบาทของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในการตลาด

ประสบการณ์ส่วนบุคคล

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นแกนหลักของกลยุทธ์ทางการตลาดที่ชนะ เนื่องจากการใช้ข้อมูลอย่างถูกวิธีจะทำให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวและกระตุ้นยอดขาย ในด้านการตลาด การคาดการณ์ความต้องการเป็นเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย โดยที่ธุรกิจคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าตามนิสัยการท่องเว็บของพวกเขา

ตัวอย่างเช่น ร้านค้าปลีกออนไลน์เกี่ยวกับการปรับปรุงบ้านสามารถคาดการณ์ได้เมื่อลูกค้าอยู่ในตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์ตกแต่ง เนื่องจากมีการค้นหาการปรับปรุงบ้านเพิ่มขึ้น

แก้ไขปัญหา

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยแก้ปัญหาของลูกค้าก่อนที่พวกเขาจะรู้ตัวว่ามีปัญหา ด้วยการใช้ข้อมูลความตั้งใจและพฤติกรรมของลูกค้า ธุรกิจต่างๆ สามารถดูได้ว่าลูกค้ารายใดมีความเสี่ยงที่จะถูกเลิกราและดำเนินการตามนั้นมากกว่า แม้ว่าจะมีเทมเพลตข้อตกลงบันทึกการเปลี่ยนแปลงของ PandaDoc อยู่แล้วก็ตาม การจัดการกับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในเชิงรุกถือเป็นตำแหน่งทางธุรกิจที่ดีที่ควรอยู่ และลดผลกระทบต่อประสบการณ์โดยรวมของลูกค้าให้เหลือน้อยที่สุด

การหาลูกค้าใหม่

ใช้การแบ่งส่วนข้อมูลเป็นการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อกำหนดรูปแบบการระบุลูกค้า แนวทางปฏิบัตินี้ทำงานโดยการระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าโดยพิจารณาจากความต้องการ ความต้องการ พฤติกรรมการซื้อ และความชอบของลูกค้าปัจจุบันของคุณ

ปรับงบประมาณการตลาดให้เหมาะสม

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้นักการตลาดสามารถใช้งบประมาณได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นเป้าหมายในการเปลี่ยนผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า ดึงดูดกลุ่มผู้ชมใหม่ หรือรักษาลูกค้าที่มีอยู่ เนื่องจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้คุณเข้าใจการกระทำของผู้ใช้ที่บ่งบอกถึงความตั้งใจในการแปลงของพวกเขา คุณจึงสามารถสร้างหน้า Landing Page ที่เกี่ยวข้อง กระบวนการขาย และแคมเปญการตลาดที่พร้อมจะส่งผลในเชิงบวกต่อผลกำไรของคุณ

กระบวนการทางการตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีลักษณะอย่างไรในธุรกิจของคุณ

  1. กำหนดคำถามที่คุณต้องการตอบ เช่น ผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้ารายใดที่จะสมัครใช้บริการของฉันภายใน 30 วันข้างหน้า
  2. รวบรวมข้อมูล – ตัวอย่างของเราต้องการข้อมูลผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าในอดีต (โดยเฉพาะเวลาที่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าในอดีตใช้ในการแปลง) ข้อมูลประชากรและข้อมูลช่องทาง บวกกับรายการผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าปัจจุบัน
  3. ทำการวิเคราะห์เชิงพรรณนา เพื่อกำหนดข้อเท็จจริง เช่น เวลาในการแปลงเฉลี่ยแตกต่างกันระหว่างแชแนลหรือไม่ และดูว่าข้อมูลประชากรสัมพันธ์กับกรอบเวลาเหล่านี้หรือไม่
  4. ใช้เทคนิคทางสถิติ เพื่อทดสอบทฤษฎีของคุณ
  5. สร้างแบบจำลองการทำนาย หลังจากการค้นพบการทดสอบของคุณเพื่อทำนายผลลัพธ์
  6. ปรับใช้แบบจำลองการคาดการณ์ เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง เช่น ผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าที่มีแนวโน้มว่าจะลงทะเบียนภายใน 30 วันข้างหน้า
  7. สร้างกลยุทธ์การตลาดที่ตรงเป้าหมาย โดยคำนึงถึงกลุ่มเป้าหมายเหล่านี้โดยหวังว่าจะได้รับ Conversion สูงสุด
  8. อัปเดตโมเดลการคาดการณ์ อย่างสม่ำเสมอเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดใหม่

จำไว้ว่าอิทธิพลจากภายนอกอาจทำให้ข้อมูลของคุณบิดเบือน เช่น นึกถึงการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล เหตุการณ์ข่าวสาร วิกฤตการณ์ทั่วโลก ฯลฯ

วิธีเพิ่มความสำเร็จสูงสุดในการตลาดด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

เคล็ดลับสำคัญบางประการในการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อให้ได้ผลดีที่สุด ได้แก่

  • รวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องให้มากที่สุด
  • ตัดสินใจเกี่ยวกับเทคนิคการสร้างแบบจำลองและอัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับโครงการเฉพาะ
  • มีกระบวนการลดความลำเอียงที่อาจเกิดขึ้น

เราคาดการณ์ว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออนาคตของการตลาด

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กลายเป็นเครื่องมือในการตัดสินใจที่สำคัญสำหรับธุรกิจที่มองการณ์ไกลอย่างรวดเร็ว การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นต่อการขับเคลื่อนการตลาดของคุณโดยไม่คำนึงถึงอุตสาหกรรม ด้วยการเปิดใช้งานข้อมูลอัจฉริยะสำหรับการรวบรวมวิทยาศาสตร์และควบคุมข้อมูลเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตอย่างแม่นยำ องค์กรต่างๆ จึงใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อทำการตัดสินใจที่ทำกำไรได้มหาศาล